Namų ūkių biudžetų statistinių duomenų regresinė analizė

Įvadas Šis darbas yra susijęs su namų ūkių tyrimu. Jis turėtų padėti geriau suvokti bei pritaikyti regresinius modelius ne tik teoriškai bet ir praktiškai. Pagrindinis darbo tikslas – atlikti namų ūkių statistinių duomenų analizę. Darbo uždaviniai:; • Parodyti statistinių duomenų analizę; • Įvertinti namų išlaidų ir pajamų skaitines charakteristikas; • Pateikti atlikto tyrimo išvadas. Savo darbe nagrinėsiu 31 namų ūkį, kurie pasiskirstę tiek didžiuosiuose, tiek kituose miestuose, tiek kaimuose.. Tai ūkiai, kurie gauna skirtingas pajamas, turi skirtingas vartojimo išlaidas. 1. Namų ūkių biudžetų statistinių duomenų analizė 1.1. Namų ūkių pajamų ir išlaidų skaitinės charakteristikos Eil. Nr. Namų ūkio disponuojamos pajamos (Lt) Namų ūkio vartojimo išlaidos (Lt) 1 1237 1123 2 918 577 3 391 459 4 295 198 5 1959 1340 6 1364 2982 7 571 1036 8 779 316 9 420 360 10 1402 1466 11 288 113 12 814 888 13 800 955 14 691 663 15 1630 1054 16 724 670 17 2280 1971 18 1493 1174 19 1051 659 20 793 530 21 3049 2779 22 788 1436 23 1366 790 24 1404 1164 25 238 829 26 780 468 27 1297 961 28 133 177 29 431 333 30 1268 1071 31 113 563 Skaitinės charakteristikos Namų ūkių disponuojamos pajamos (Lt) Namų ūkių vartojimo išlaidos (Lt) Mean (vidurkis) 992,484 938,871 Standard Error (standartinė paklaida) 118,144 120,701 Median (mediana) 800,000 829,000 Mode (moda) #N/A #N/A Standard Deviation (standartinis nuokrypis) 657,797 672,034 Sample Variance (dispersija) 432697,325 451630,116 Kurtosis (eksceso koeficientas) 1,937 3,040 Skewness (asimetrijos koeficientas) 1,157 1,609 Range (sklaidos (duomenų) plotis) 2936 2869 Minimum (minimali reikšmė) 113 113 Maximum (maksimali reikšmė) 3049 2982 Sum (suma) 30767 29105 Count 31 31 1.2 Ar skiriasi vieno šeimos nario vidutinės pajamos kaime ir mieste? Norint atlikti šį tyrimą, visų pirma reikia apskaičiuoti vieno šeimos nario pajamas tiek kaime, tiek mieste. Jos apskaičiuojamos kiekvieno namų ūkio disponuojamas pajamas padalinus iš namų ūkio dydžio. Eil. Nr. Miestas (1) - Kaimas (2) Namų ūkio dydis Namų ūkio disponuojamos pajamos (Lt) Vieno šeimos nario pajamos (Lt) 1 1 3 1237 412,33 2 2 3 918 306 3 2 1 391 391 4 2 1 295 295 5 1 3 1959 653 6 1 2 1364 682 7 2 5 571 114,2 8 1 1 779 779 9 1 1 420 420 10 1 2 1402 701 11 2 1 288 288 12 2 4 814 203,5 13 1 4 800 200 14 1 2 691 345,5 15 2 3 1630 543,33 16 1 2 724 362 17 1 3 2280 760 18 1 4 1493 373,25 19 2 2 1051 525,5 20 1 1 793 793 21 1 5 3049 609,8 22 1 3 788 262,67 23 1 4 1366 341,5 24 2 4 1404 351 25 2 3 238 79,33 26 1 2 780 390 27 1 2 1297 648,5 28 2 2 133 66,5 29 2 2 431 215,5 30 1 5 1268 253,6 31 2 3 113 37,67 Kad būtų patogiau, reikia atskirti vieno šeimos nario pajamas mieste ir kaime. Vieno šeimos nario pajamos mieste (x) Vieno šeimos nario pajamos kaime (y) 412,33 306 653 391 682 295 779 114,2 420 288 701 203,5 200 543,33 345,5 525,5 362 351 760 79,33 373,25 66,5 793 215,5 609,8 37,67 262,67 341,5 390 648,5 253,6 Norint nustatyti, ar skiriasi vieno šeimos nario pajamos mieste ir kaime, pasirenkame hipotezę: Hipotezė apie dviejų dispersijų lygybę. H0: x2 = y2 Ha: x2 ≠ y2 Pasinaudojus MS Exel programa (pagalbine funkcija F-Test Two-Sample for Variances), apskaičiuojamos tokios charakteristikos:   Mieste (x) Kaime (y) Mean (vidurkis) 499,286 262,810 Variance (variacijos koeficientas) 39979,394 27181,263 Observations (stebėjimai) 18 13 df 17 12 F (stebimoji reikšmė) 1,471   P(F0,05 (reikšmingumo lygmuo ), tai H0 priimam, o jei Prob. 0,05 ir 0,77 (Prob.X8) > 0,05, tai hipotezę priimam, vadinasi prognozuojant išlaidas, namų ūkio dydis ir namų ūkio galvos išsimokslinimas nėra labai svarbūs ir reikalingi regresijos modeliui. F – statistic (kriterijaus statistika) – parodo ar visa regresijos lygtis yra reikšminga. Jeigu šis koeficientas yra daug didesnis už vienetą, tuomet regresijos modelis neblogai aprašo kintamųjų elgesį. Ir priešingai, jei ši statistika yra maža, tai pasirinktas regresijos modelis kintamųjų elgesio neatskleidžia. Išvada. Analizuojamu atveju F – statistic 14 > 1, vadinasi šis regresijos modelis kintamųjų elgesį aprašo neblogai. Kadangi Prob. (F- statistic) = 0,00 ir tai yra

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!